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人类智能和人工智能是完全不同的概念

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形式和功能

  神经网络是运行在计算机上的软件,人工智能的“神经元”没有物理实体。它们以位数和字符串的形式编码在硬盘或硅芯片上,它们的物理结构和真正的神经元一点也不像。相反,在人脑中形式和功能是同时存在的。

  >巨细/p>

  人类大脑大约有1000亿个神经元,目前的神经网络通常有几百个左右。

  >毗连/p>

  在神经网络中,每一层通常与上一层和下一层完全连接。但人脑并没有所谓的层,相反,它依赖于许多预定义的结构。并不是人类大脑的所有区域都是同样连接的,区域是专门用于特定目的的。

  能量>斲丧/p>

  人脑在能量消耗方面,比现存的任何人工智能都更为节能。人脑大约耗费20瓦能量,这与现在标准笔记本电脑耗费的差不多。但有了这些能量,大脑处理的神经元数量多一百万倍。

  体系

  在神经网络中,这些层是整齐有序的一个接一个地处理。而另一方面,人脑会进行很多并行处理,没有任何特定的顺序。

  激活状态

  在人脑中,神经元要么是激活状态,要么非激活状态。在神经网络中,激活是由连续值模拟的。因此人造神经元可以平稳地从上到下运行,这是人脑做不到的。

  >速率/p>

  人类的大脑比任何人工智能系统都要慢得多。一台标准计算机每秒执行大约100亿次操作。另一方面,人的神经元激活频率为每秒最多一千次。

  学习方式

  神经网络通过输出来学习。如果根据损失函数,这个输出是低性能的。然后,网络通过改变神经元的权重和它们之间的连接做出反应。没有人知道人类学习的细节,但肯定不是这样的。

  >布局/p>

  神经网络每次都是从零开始的。而人脑呢?很多结构已经连接到它的连接处,而且利用的模型,这在进化过程中被证明是有用的。

  精度

  人脑的干扰因素更多,而且不如计算机上运行的神经网络精确。这意味着大脑基本上不能运行与神经网络相同的学习机制,它可能使用完全不同的机制。

  这些差异的结果是,如今的人工智能需要大量的训练,需要大量精心准备的数据。这与人脑的运行方式是很不一样的。

  局限性

  神经网络不会建立世界中模型,相反它们会学习对模式进行分类。这种模式识别只需要很小的变化就会失败。

  一个著名的例子是,你给图片添加少量影响因素,这些因素小到肉眼无法识别。但人工智能系统可能会被骗,错认为物品A认为是物品B。

  目前,神经网络也不善于从它们所学习的情况推广到另一种

是的,人工智能是人类智能的必要补充,但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别:1、人工智能是机械的物理过程,不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等。

2、人工智能在解决问题时,不会意识到这是什么问题,它有什么意义,会带来什么后果。

3、电脑必须接受人脑的指令,按预定的程序进行工作。

4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人,其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。

会计工作很快被人工智能取代,会计人员该何去何从

人工智能取代会计,长远来看,应该是大概率事件。

1. 计算器代替算盘,提高了计算效率,让会计摆脱了珠心算。

2. 单机版会计软件的出现,让会计摆脱了加计汇总、账簿登记工作及报表编制工作。

3.联机版ERP的财务软件,让物料管理等辅助核算摆脱了对人的依赖。

4.大型定制化网络版财务系统的出现,合并会计报表和报表分析等工作也被系统替代。

5. 财务机器人的出现,让单据信息识别和录入工作也被替代。

至此,所有会计核算和分析工作,全部都被机器替代。相信不久的将来,随着机器学习能力不断提高,AI智能算法不断创新,机器人完全取代会计人员,也是大概率的事件。

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